高频面试之SQL计算用户留存率

在互联网行业中，用户留存率是一个至关重要的指标，它能够反映一个应用或网站的运营状况。用户留存率指的是在一定时间内，用户在首次使用应用或访问网站后，仍然会再次使用或访问的比例。这个指标对于衡量产品用户体验、运营策略效果等方面都具有重要的参考价值。因此，在面试过程中，面试官经常会考察应聘者对于如何计算用户留存率的理解。
在面试中，我们经常会遇到一些类似这样的题目：给定一份用户行为日志数据，其中包含用户的注册日期和他们的登录日期，要求我们计算出某一天的注册用户在第二天仍然登录的比例。这种题目实际上就是考察了如何使用SQL来计算用户留存率的能力。
下面是一个具体的案例，我们有一份用户账号创建日志和用户登录日志，分别记录了用户创建账号的时间和登录的时间。我们的目标是计算出每一天的新增用户在第二天的留存率。
案例数据
账号创建日志：
| 用户ID | 创建时间 |
| —- | —- |
| 1 | 2023-03-01 |
| 2 | 2023-03-01 |
| 3 | 2023-03-01 |
| … | … |
用户登录日志：
| 用户ID | 登录时间 |
| —- | —- |
| 1 | 2023-03-02 |
| 1 | 2023-03-03 |
| 2 | 2023-03-02 |
| … | … |
思路分析
首先，我们需要理解什么是留存率。留存率是指某一天新增的用户在后续某一天仍然登录的比例。例如，如果我们在3月1日新增了100个用户，然后在3月2日有51个这些新增的用户登录了，那么3月1日的次日留存率就是51/100=51%。
为了计算留存率，我们需要做以下几步：

1. 从账号创建日志中找到某一天新增的用户数。
2. 从登录日志中找到这些新增用户在第二天的登录数。
3. 使用上述两个数量来计算留存率。
   在SQL中，我们可以使用子查询和JOIN操作来完成上述步骤。首先，我们可以通过子查询从账号创建日志中找到某一天新增的用户数。然后，我们使用JOIN操作将这些新增用户与登录日志关联起来，从而找到这些新增用户在第二天的登录数。最后，我们将这两个数量相除即可得到留存率。
   完整代码
   下面是一个使用SQL计算用户留存率的示例代码：

   SELECT
   a.create_date,
   COUNT(DISTINCT a.user_id) AS new_users,
   COUNT(DISTINCT b.user_id) AS retained_users,
   (COUNT(DISTINCT b.user_id) / COUNT(DISTINCT a.user_id)) * 100 AS retention_rate_percent
   FROM
   account_creation_log a
   JOIN
   login_log b ON a.user_id = b.user_id
   WHERE
   a.create_date = '2023-03-01' AND b.login_date = '2023-03-02'
   GROUP BY
   a.create_date;